Che cos'è l'elaborazione batch?

L'elaborazione batch consiste nell'elaborazione da parte di un computer di una serie di attività raccolte in un gruppo. È progettata per essere un processo completamente automatizzato, senza intervento umano. Può anche essere chiamata automazione del carico di lavoro (WLA) e pianificazione del lavoro.

L'elaborazione batch è un modo incredibilmente conveniente per elaborare enormi quantità di dati in poco tempo. Una volta avviato, il computer si ferma solo quando scopre un errore o un'anomalia, avvisando il personale o il dirigente competente.

Quando viene utilizzata l'elaborazione batch in ambito aziendale?

L'elaborazione in batch presenta una serie di vantaggi, ma è ideale nelle aziende in cui:

• Vi è un processo che non deve essere affrontato immediatamente e le informazioni in tempo reale non sono necessarie.
• È necessario elaborare grandi volumi di dati.
• Vi è un periodo di tempo in cui un computer o un sistema sono inattivi.
• Un processo non richiede l'intervento di persone ed è ripetitivo.

Un buon esempio di elaborazione batch è il modo in cui le società di carte di credito effettuano la fatturazione. Quando i clienti ricevono la fattura della carta di credito, non si tratta di una fattura separata per ogni transazione, ma di un'unica fattura per l'intero mese. Questa fattura viene creata utilizzando l'elaborazione batch. Tutte le informazioni vengono raccolte durante il mese, ma vengono elaborate in una certa data, tutte in una volta.

Storicamente, le banche utilizzavano l'elaborazione batch alla fine di ogni giornata per non occupare risorse di calcolo nei momenti di picco. Tuttavia, al giorno d'oggi le transazioni vengono solitamente elaborate immediatamente.

Un esempio di elaborazione in batch che ci è familiare è il sistema di posta elettronica. La maggior parte dei programmi è in grado di memorizzare i messaggi di posta elettronica per un certo periodo di tempo dopo l'invio e quindi di inviarli in batch. In questo modo l'utente ha il tempo di cancellare o modificare un'e-mail prima che venga inviata, per evitare errori, ad esempio quando si dimentica di includere un allegato.

Perché utilizzare l'elaborazione batch?

L'elaborazione in batch ha avuto inizio fin dalle origini dei computer. I lotti di schede perforate, con le istruzioni di programmazione del computer, venivano elaborati in una sola volta. Il lotto veniva eseguito fino al completamento o al verificarsi di un errore, dopodiché si arrestava e si rendeva necessario un intervento manuale.

Questo metodo veniva utilizzato quando le risorse dei computer erano limitate e non disponevano dell'enorme potenza di elaborazione di oggi. L'esecuzione di questi lotti alla fine della giornata evitava di impegnare preziose risorse del computer e consentiva alla macchina di elaborare i dati in blocco alla massima velocità.

L'elaborazione batch è cambiata molto nel corso degli anni. Oggi, i dati batch non sono solo un processo di fine giornata o notturno. L'elaborazione non richiede una connessione a Internet e può essere eseguita in modo asincrono. In pratica, questi batch possono essere eseguiti in background in qualsiasi momento opportuno senza interrompere i processi vitali.

Tuttavia, con l'enorme potenza di calcolo e il cloud computing di oggi, vi sono ancora ottime ragioni per utilizzare l'elaborazione batch.

Vantaggi dell'elaborazione in batch

Velocità e risparmio sui costi

Poiché l'elaborazione batch è ampiamente automatizzata, non richiede interventi manuali. L'automazione riduce i costi operativi e aumenta la velocità di elaborazione delle transazioni e dei dati. Se necessario, le organizzazioni possono stabilire un ordine di priorità nell'elaborazione dei dati.

Precisione

Eliminando le persone dal processo, non vi sono errori umani, con un risparmio di tempo e denaro e con il risultato di dati più precisi e utenti finali più soddisfatti.

Funzionalità offline

I sistemi di elaborazione in batch funzionano offline. Quando la giornata finisce, questo instancabile strumento è ancora in funzione. I responsabili possono controllare quando un processo viene avviato per evitare di sovraccaricare il sistema e di interrompere le attività quotidiane.

Imposta e dimentica

Il sistema di elaborazione batch è automatico. Non è necessario accedere e controllare o regolare nulla. In caso di problemi, viene inviata una notifica di eccezione al personale competente. Per il resto, si tratta di una soluzione completamente indipendente di cui i dirigenti possono fidarsi.

Mantenere la semplicità

Non è necessario un supporto continuo al sistema, né un ulteriore inserimento di dati o un software specializzato. Una volta che il sistema è attivo e funzionante, non è necessaria alcuna manutenzione e si tratta di una soluzione a bassa barriera per l'elaborazione dei dati.

Dati accurati per il machine learning e l'intelligenza artificiale

Una delle maggiori sfide dell'intelligenza artificiale è la scarsa qualità dei dati. I data scientist dedicano molto tempo alla pulizia dei dati e alla rimozione di errori e incongruenze. L'elaborazione in batch, grazie alla sua natura automatizzata, evita completamente gli errori nei dati. Quando viene riscontrata un'anomalia, questa viene segnalata immediatamente in modo da poter essere risolta rapidamente. Il risultato finale è un'elevata precisione dei dati che crea previsioni accurate.

Migliore utilizzo dei sistemi informatici esistenti

Consentire l'elaborazione dei dati in un momento in cui il sistema è poco sollecitato consente di sfruttare al massimo il sistema esistente. Poiché l'elaborazione batch può essere attivata o automatizzata per essere eseguita quando il sistema raggiunge un certo punto di larghezza di banda, non è necessario acquistare nuovi sistemi e le risorse esistenti vengono utilizzate in modo più intelligente.

Le sfide dell'elaborazione batch

Sebbene l'elaborazione in batch sia un'ottima risposta, non è la risposta giusta per ogni azienda o scenario. Ci sono limitazioni e sfide che potrebbero non renderla la soluzione migliore per ogni organizzazione.

Formazione e impiego

Tutte le nuove tecnologie richiedono formazione. I dirigenti e il personale devono capire i trigger dei batch, la programmazione e come elaborare le notifiche di eccezione e gli errori.

Soluzione: la soluzione è una formazione approfondita, accompagnata da manuali semplici e facili da seguire. Una volta che il sistema è stato configurato, la necessità di modifiche può essere rara, quindi è importante che venga effettuata una formazione in deroga.

Il debug dei sistemi può essere piuttosto complesso, quindi è meglio avere un dipendente interno che comprenda e sia specializzato in questi sistemi. Alcune organizzazioni possono ritenere che la soluzione migliore sia assumere consulenti esterni.

costi

Per le grandi aziende e le organizzazioni che elaborano dati voluminosi e continui, l'implementazione dell'elaborazione batch consente di risparmiare tempo e denaro sulla manodopera. Tuttavia, per un'organizzazione più piccola che non dispone di personale addetto all'inserimento dei dati o di hardware sufficiente a sostenere il sistema, i costi di avvio potrebbero non essere sostenibili.

Soluzione: prima di implementare questi sistemi è necessario effettuare un'analisi approfondita dei costi e studi di fattibilità sul ritorno dell'investimento.

Le alternative all'elaborazione in batch

Esistono due modi alternativi per elaborare i dati. Entrambi sono sviluppi recenti nella storia dell'informatica, accessibili solo grazie alla connettività e alla maggiore disponibilità di potenza di calcolo.

Elaborazione dei flussi

Questo è il caso in cui i dati vengono elaborati direttamente nel momento in cui vengono ricevuti o prodotti. La maggior parte dei dati è un flusso continuo; si pensi all'attività su un sito web, alle transazioni finanziarie, alle informazioni sul traffico o alle transazioni con carta di credito. Questi sistemi non richiedono l'archiviazione di grandi quantità di dati, ma hanno un flusso costante e istantaneo.

L'elaborazione dei flussi è utile quando una serie di azioni si verificano frequentemente e l'evento deve essere gestito rapidamente. Ad esempio, i prezzi delle azioni o l'identificazione di transazioni fraudolente con carta di credito.

Sistemi operativi in tempo reale

Questi sistemi elaborano i dati nel momento stesso in cui arrivano, senza ritardi o buffer. I tempi di elaborazione sono di pochi microsecondi; questi sistemi sono reattivi e vengono utilizzati quando la tempistica è di vitale importanza. Si pensi al controllo del traffico aereo o ai sistemi multimediali. L'elaborazione dei dati entro i decimi di secondo è fondamentale per il prodotto finito: un aereo che atterra senza problemi o sistemi multimediali sincronizzati.

Questi due sistemi alternativi sono adatti ad alcuni ambienti e casi d'uso, ma non ad altri. Nell'implementazione dei sistemi, le organizzazioni devono considerare i loro dati e i risultati che desiderano prima di prendere una decisione.

Quando è opportuno usare l'elaborazione in batch?

Come già detto, vi sono circostanze specifiche in cui l'elaborazione batch è la scelta ideale. Non c'è una risposta giusta o sbagliata e la scelta corretta può anche essere un sistema ibrido. Un sistema medico è un buon esempio di scelta di un'opzione ibrida: i dispositivi medici indossabili, come i misuratori di livelli di zucchero nel sangue per il diabete, devono essere elaborati in tempo reale, ma la fatturazione può essere eseguita con un processo batch.

Gli elementi che non necessitano di un'elaborazione in tempo reale e che sono candidati ideali per l'elaborazione in batch possono essere i seguenti:

• Elaborazione di buste paga e fogli di presenza.
• Fatture dettagliate per qualsiasi azienda od organizzazione che matura dati e produce un output principale in un determinato momento.
• Estratti conto bancari.
• Ricerca e reportistica.
• Catena di fornitura ed evasione: a differenza del monitoraggio dei livelli di stock, che deve essere immediato, l'ordine di un prodotto sostitutivo può essere un'attività settimanale o mensile.
• Sistemi di fatturazione che possono preferire l'invio una volta alla settimana o al mese.
• Gestione degli aggiornamenti dei database.
• I file vengono convertiti da un file all'altro, ad esempio le fatture di fine mese passano da un certo formato a un PDF.

Quando si prende in considerazione l'elaborazione batch per un'organizzazione, è necessario porsi le seguenti domande:

• Il numero di operazioni manuali da completare è elevato? Come si garantisce la correttezza di questi compiti? Esiste un sistema che ne garantisca l'accuratezza e che le operazioni vengano presentate ed elaborate nell'ordine corretto?
• Ci sono lavori nel sistema che aspettano che altri lavori finiscano? Sapete quando ogni lavoro sarà completato o quando inizierà il successivo?
• L'organizzazione controlla manualmente la presenza di nuovi file? Esiste un ciclo di script abbastanza frequente per controllare efficacemente i file?
• Il sistema attuale prevede tentativi a livello di lavoro sul server? Rallenta le cose o ridimensiona le priorità di altre attività? Il server potrebbe essere utilizzato meglio?

Il futuro dell'elaborazione batch

Con l'enorme potenza di calcolo e il cloud computing, vi è un futuro per l'elaborazione in batch? Poiché i dati diventano sempre più complessi e diversificati e l'elaborazione batch non è più l'unica soluzione per la gestione dei dati. Quindi, è ancora rilevante?

L'elaborazione batch ha ancora un posto oggi e in futuro. La velocità con cui i lotti possono essere elaborati ininterrottamente, senza ricorrere a Internet o all'intervento umano, è incredibile. La velocità delle macchine implica che se si prendessero tutti i dati e questi fossero inseriti in tempo reale, ci vorrebbero ore, giorni o settimane in più. Il fatto di non dover aspettare persone o dispositivi lenti ottimizza l'elaborazione batch sfruttando al massimo il prezioso tempo di calcolo dei computer.

Se un tempo l'elaborazione batch era un processo statico, oggi è molto più agile. Mentre gli approcci manuali e codificati miravano alla coerenza, i risultati erano discontinui. Nel corso della sua evoluzione, l'elaborazione batch è ora innovativa, con flussi di lavoro e processi basati su regole che creano un approccio più efficiente, affidabile, coerente e agile.

Al giorno d'oggi, le aziende si trovano anche ad affrontare normative e obblighi stringenti, come non accadeva in passato. Questo cambiamento può comportare la necessità di flussi di lavoro guidati da policy, con trigger dinamici per i processi batch al verificarsi di determinati scenari. Ad esempio, se si verifica una violazione, può scattare un rollback dei dati e un aggiornamento dei relativi sistemi, che possono essere automatizzati ed eseguiti in un processo batch.

È preferibile utilizzare l'elaborazione in batch in diversi processi, come ad esempio l'ordine delle scorte. Piuttosto che ordinare e spedire gli articoli uno alla volta, è molto meglio ordinare tutto quando si raggiunge una certa soglia o alla fine di un periodo di vendita.

Un altro scenario è la registrazione delle informazioni provenienti dall'Internet delle cose (IoT). Le informazioni provenienti da un contatore intelligente, ad esempio, non sono necessarie minuto per minuto. Se si verifica un guasto o un'anomalia, è necessario intervenire immediatamente, ma il normale utilizzo dell'elettricità, dell'acqua o di Internet non ha bisogno di essere fornito ogni pochi secondi. L'invio di dati in questo modo può essere uno spreco di risorse.

Sebbene la velocità e la disponibilità della connettività dei dati consentano un'elaborazione istantanea e continua, per alcuni scenari è comunque vantaggioso attendere l'elaborazione batch. Sebbene si possa essere tentati di gestire tutti i sistemi in modalità live, si potrebbe finire per creare un sacco di lavoro aggiuntivo, oltre a vincolare inutilmente un sistema. Sebbene alcuni possano considerare l'elaborazione batch come un artefatto dei sistemi legacy, essa ha ancora un posto da occupare oggi e in futuro.